Python 多进程 multiprocessing 下篇

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#python

本文深入探讨了Python中使用multiprocessing模块进行多进程编程的方法，包括Pipe管道的使用，实现进程间通信，以及如何利用Pool应用多进程提高计算效率。

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Python 多进程 multiprocessing 下篇

# Pipe 管道 

import os, time 
import multiprocessing as mp 

def job1(pipe):
    for i in range(100):
        pipe.send(i)
        time.sleep(0.1)
        print("***")
    return 0

def job2(pipe):
    while True:
        print(pipe.recv())
    return 0

def main():
    pipe = mp.Pipe()
    p1 = mp.Process(target = job1, args = (pipe[0], ))
    p2 = mp.Process(target = job2, args = (pipe[1], ))
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()
    print("All done.")

if __name__ == "__main__":
    main()

import os, time 
import multiprocessing as mp 

def job1(n, m):
    if n==0:
        print("***{}***{}***".format(n, m))
    for i in range(n):
        time.sleep(0.1)
        print("***{}***{}***".format(i, m))
    return 0


def main():
    n_cpu = mp.cpu_count()
    print(n_cpu)
    pool = mp.Pool()
    for i in range(n_cpu):
        pool.apply_async(func = job1, args = (i, i*10))
    pool.close()
    pool.join()
    print("All done.")

if __name__ == "__main__":
    main()